社交网络大数据应用

㈠ 常见大数据应用有哪些

Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。
1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

㈡ 社交网络+大数据真的用来可以模拟一个活人吗

这个我不是很懂
但是最近比较好玩的社交软件是易直播
iOS和安卓系统都可以用
我和小伙伴都内非常喜欢感觉很容有意思
直播分享的时候一边讲解一边和朋友互动
感觉自己就想电视主播一样
同时你也不用但是视频分享多了会占用内存
因为易直播的视频直播后会自动保存到云端
如果不喜欢自己的分享的视频还能一键即焚

㈢ 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

㈣ 大数据产业的实际应用有哪些

1、大数据产业的实际应用——数据记录

有些数据记录以模拟或数据的形式存在，但都是本地存储的，不是公共数据资源，也不向互联网用户开放，如音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料。互联网上不仅有海量的数据，而且正在以前所未有的数量被所有互联网用户共享。

2、大数据产业的实际应用——移动互联网发展现状

移动互联网出现后，许多移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据。IPHONE有三个传感器，三星有六个。它们每天生成大量的点击数据，这些数据由某些公司拥有，还有大量的用户行为数据。

3、大数据产业的实际应用——电子地图

电子地图,如黄金、网络、谷歌地图,它产生大量数据流的数据,数据是不同于传统数据,传统的数据代表一个属性或一个度量值,但数据流图表示一个行为,一种习惯,流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。基于地图的数据流是一种过去不存在的新型数据。

4、大数据产业的实际应用——社交网络的发展现状

进入社交网络时代后，网络行为主要是由用户参与创造的，大量的互联网用户创造了大量的社交行为数据，这是前所未有的。它揭示了人们的行为和生活习惯的特点。

5、大数据产业的实际应用——电子商务

电子商务的兴起产生了大量的在线交易数据，包括支付数据、查询行为、物流运输、购买偏好、点击订单、评价行为等，这是信息流和资金流数据。

6、大数据产业的实际应用——搜索引擎

传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。单位存储器价格的下降也使存储数据成为可能。

我们所说的大数据不同于过去的传统数据。它的产生方式、存储载体、存取方式、表现形式和来源特征都不同于传统数据。大数据更接近于某种群体行为数据，它是综合数据、准确数据和有价值数据。

有哪些大数据产业的实际应用?这才是大数据工程师要抓住的机会，就自己的理解而言，大数据的业务应用，通过将数据扩展到解决方案，应该关注数据的“结构”和“维度”。你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。

㈤ 大数据有什么用途

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行版精准营销；

2、做小而权美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据技术主要包括以下作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

㈥ 大数据应用与数据处理有什么区别

数字图像处理的学科基础是统计学,高等数学,随机数学以及计算机图像学偏重颜色回及视感方面的内答容。许多数字图像的处理算法已经相当成熟,而且实现它们的难度并不算大,关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。
在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。

㈦ 关于大数据应用有什么例子

• 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。

• 大数据应用案例之：医疗行业

• Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

• 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

• 大数据应用案例之：能源行业

• 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。

• 有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

• 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

㈧ 求助怎么做社交网络大数据挖掘和分析

网络上用户的评论中的赞扬、喜好、抱怨等信息其实蕴含着巨大的商机，它是我们窥探竞争对手产品弱点以及发现新的用户需求与喜好的丰富来源。这些信息对于公关部门、品牌部门、研发部门深入了解用户状态与心理非常有帮助。好的口碑传播可以推动企业的产品销售，而负面口碑的传播可以迅速导致企业的危机。

企业形象的构成：产品形象、媒介形象、组织形象、标识形象、人员形象、文化形象、 环境形象、社区形象。

对于一家知名企业，关于网络口碑需要了解以下问题： 用户意见表达平台中关于自己品牌的言论有哪些？分属哪些类别？哪些具有重要反馈意义？哪些具有正面价值？哪些具有负面价值？究竟是谁在何时发表的这个意见？有多少人看了这个意见？有多少人回复了这个意见？哪些需要引导？哪些需要应对？哪些需要危机预警？用户意见表达平台中关于竞争品牌的言论有哪些？分属哪些类别？哪些具有重要反馈意义？哪些具有正面价值？哪些具有负面价值？哪些需要利用？

实时收集分类整理用户的各种评价信息是公司口碑监测的重点。

[多瑞科舆情数据分析站系统重点信息预警流程图]

网民作为消费者的一部分，充分利用了网络内容的公开性、个人私密性以及信息互动性，通过论坛、贴吧、博客、微博、微信等网络媒体自由地抒发、评论对某种消费品品牌的观点和看法。及时了解企业品牌口碑现状及舆论导向，把握和引领消费者的评价，已经成为各大企业维护和扩大品牌知名度，改进自己的产品，加速占领市场的有效战略和措施。对于一个企业来说，企业的价值就是企业的形象，与企业相关口碑的好坏，直接会影响企业的发展。如何对于自家企业的产品、竞争行业有一个比较清晰和客观的认识，多瑞科舆情数据分析站提供的企业形象引导在其中就起到了相当大的作用。目前在做新企业形象调研的公司和企业机构很多，但是真正起到实际效果、真正让客户满意的却并不多见，而在这些少数受到好评的机构当中，多瑞科舆情数据分析站系统将不断完善这项服务。

解决关键

集团企业有别于一般企业的舆情监测，他其实有若干的监测主体，每一个企业就是一个监测主体；同时各企业的经营业务可能不同，要充分考虑到系统是否支持对多业务的采集、分析和处理。及时全网获取互联网企业品牌、产品评价、所属行业信息，为企业发展决策提供参考。

解决方案

多瑞科舆情数据分析站系统通过对海量网络舆论信息进行实时的自动舆情采集，舆情分析，舆情汇总，舆情监视，并识别其中的关键舆情信息，及时通知到相关人员，对于企业关注的重点信息，可以自行添加目标监测网站，用户可以很容易地对目标网站进行可视化分析，配置出采集任务文件，加入调度过程，从而可以任意修改，增加，移除监测目标，真正实现第一时间应急响应，为企业形象舆论导向及收集网友意见提供直接支持的一套信息化平台。时刻关注一个公司的企业形象，可以洞察文化的系统概貌和整体水平，也可以评估它在市场竞争中的真正实力。一个企业良好的形象主要表现在：企业环境形象、产品形象、领导和员工的形象，对于多瑞科舆情数据分析站内关键词的设置可以从这些方面着手，例如：“某公司某某董事长”等等。

实施收益

获取互联网企业品牌、产品评价、所属行业信息，为企业发展决策提供参考。

㈨ 如何利用大数据在社交网络里营销

对大数据进行分析，分析用户的需求与喜好，然后结合产品进行有针对性的推广。